Come diventare un cittadino scienziato dei dati – DATAVERSITY

Le responsabilità lavorative di un citizen data scientist includono la gestione di nuovi dati, l'utilizzo di strumenti automatizzati per elaborare i big data e la creazione di modelli aggiuntivi per ottenere ulteriori approfondimenti. Il loro compito principale non è fare previsioni direttamente dai big data o svilupparle analisi prescrittiva, ma per costruire modelli e utilizzare strumenti che raggiungano tali obiettivi.

I data scientist dei cittadini colmano il divario tra “vero” data scientist (qualificati e laureati) e imprenditori che eseguono le proprie analisi self-service. Questa analogia può fornire qualche intuizione: un data scientist potrebbe essere in grado di correre dieci miglia in un’ora, ma un data scientist cittadino può muoversi, riscaldare l’auto e guidare dieci miglia in meno di un’ora, per meno soldi. Certo, il data scientist dei cittadini non vedrà tanti scenari lungo il percorso, ma porterà comunque a termine il lavoro. 

La posizione del citizen data scientist è particolarmente insolita in quanto, almeno per il momento, è possibile accedervi solo attraverso promozioni interne. Sebbene il titolo esista da alcuni anni, non esistono annunci di lavoro per i datori di lavoro che cercano un “citizen data scientist”. In generale, la posizione aggiunge responsabilità all'attuale descrizione del lavoro di qualcuno. Ottenere la promozione implica in genere la partecipazione e il superamento di determinati corsi di scienza dei dati pertinenti alle esigenze dell'organizzazione e potrebbe includere una certificazione.

La creazione della posizione di “citizen data scientist” è una soluzione alla carenza di data scientist. Gran parte del lavoro tipicamente svolto dai data scientist riguarda compiti operativi banali, come la convalida Qualità dei dati, unire insiemi di dati e identificare le origini dati. Queste attività sono noiose e richiedono molto tempo e affidarle a un data scientist “costoso” non è particolarmente conveniente. È meglio utilizzare qualcuno molto meno costoso per svolgere queste attività con l'aiuto dell'automazione.  

Negoziare la posizione del Citizen Data Scientist

La direzione ha deciso di farlo assumere uno scienziato dei dati per un progetto a breve termine e per riorganizzare il reparto vendite internet. È stato inoltre deciso che verrà assegnato un “membro del team” permanente per assistere il data scientist su base part-time, in modo da ridurre i costi e conservare l’esperienza. Alla fine del progetto, il membro del team si occuperà della manutenzione quotidiana del programma di analisi appena installato e degli algoritmi predittivi per le vendite su Internet. Inoltre, il membro del team dovrà seguire quattro lezioni per acquisire una conoscenza di base delle nuove responsabilità. (Un membro del team intelligente e assertivo potrebbe rivolgersi alla direzione con l'idea di essere promosso a citizen data scientist.)

Nella situazione sopra descritta, all’interno dell’organizzazione si stanno verificando numerosi cambiamenti e, a meno che la direzione non comunichi approfonditamente con il personale nel suo complesso, si creeranno confusione e aspettative deluse. Idealmente, il membro del team avrà alcune responsabilità trasferite ad altro personale. Il “prescelto” dovrebbe anche avere del tempo durante la settimana lavorativa per studiare o frequentare un corso online. Anche il membro del team dovrebbe essere coinvolto nella scelta delle lezioni, poiché alcune lezioni online sono più adatte a determinati individui. E poi c’è il problema di ottenere un aumento. Infine, sarà necessario raggiungere una sorta di accordo affinché il membro del team appena formato non parta per un nuovo lavoro sei mesi dopo essere stato formato e promosso.

Va notato che potrebbero esserci vantaggi nell’avere più di un data scientist nello staff.

Per il Management: Creare
un cittadino scienziato dei dati

Selezione la persona giusta è anche importante. Tieni d'occhio le persone a cui piace leggere. In termini di studio, avranno un vantaggio significativo rispetto alle persone che trovano noiosa la lettura. L'età può essere un problema interessante, in quanto ad alcune persone anziane non piace imparare nuovi trucchi, mentre altri potrebbero frequentare le lezioni per conto proprio, sia per continuare il processo di apprendimento che per mantenere una mentalità più flessibile.

Fornire la formazione e gli strumenti giusti è particolarmente importante quando si crea il ruolo di data scientist. Avendo deciso di apportare modifiche all'organizzazione e di spendere soldi per pagare le lezioni, ecc., sarebbe insensato cortocircuitare il processo con una formazione scadente e strumenti che non funzionano bene. Di oggi business intelligence e gli strumenti di analisi combinati con un efficiente data scientist dei cittadini possono aiutare le aziende in modo significativo accelerare la loro strategia sui datie migliorare i loro profitti.

Per i dipendenti attuali:
Diventare un cittadino scienziato dei dati

Per una persona con un genuino interesse per la scienza dei dati, ma che non può tornare a scuola a tempo pieno per conseguire una laurea avanzata, la posizione di scienziato dei dati cittadino potrebbe rivelarsi ideale e un programma di certificazione può fornire una formazione utile. Puoi intraprendere vari percorsi, che vanno dallo studio autonomo alla formazione interna fino ai corsi serali presso il college della comunità locale. Dipenderà dalle tue competenze attuali, dalle esigenze dell'organizzazione e dagli approcci di apprendimento che funzionano meglio per te.

È generalmente riconosciuto che esistono diversi stili e tecniche di apprendimento e che persone diverse imparano più rapidamente e facilmente con uno specifico mix di stili. Ognuno ha un diverso mix di stili di apprendimento preferiti. Gli stili di apprendimento più basilari sono:

• Apprendimento visivo: Questo tipo di studente utilizza immagini, comprensione spaziale e immagini per apprendere. Gli studenti possono visualizzare facilmente le informazioni e spesso hanno un ottimo senso dell'orientamento. L'uso di lavagne (o presentazioni PowerPoint) può essere molto efficace per questo tipo di studenti.
• Apprendimento verbale: Questo tipo di persona impara bene attraverso l'ascolto e le discussioni. I nastri audio funzionano bene. Gli studenti verbali hanno spesso un ampio vocabolario ed eccellono in attività che implicano la conversazione, il dibattito e il giornalismo.
• Apprendimento fisico: Questi studenti usano il senso del tatto per imparare. Eccellono nelle attività fisiche. A questi studenti piace armeggiare e imparare meglio quando possono fare le cose sul campo, piuttosto che guardare o ascoltare.

Una seconda decisione è se studiare o meno
solo. Alcune persone preferiscono studiare da sole, mentre altre preferiscono studiare con un
gruppo.  

Dati del cittadino
Studi scientifici

Molti luoghi offrono corsi online progettati per fornire le competenze di base di cui ha bisogno un data scientist cittadino. Esiste una probabilità molto elevata che il datore di lavoro di uno studente aggiunga alcune lezioni specifiche per le esigenze dell'organizzazione, ma frequentare un corso di scienza dei dati per i cittadini fornisce una buona base. La formazione dovrebbe includere quanto segue come punto di partenza:

• Utilizzo di SQL per preparare i dati
• Comprendere i concetti base dei modelli di classificazione
• Costruzione di dashboard cliente
• Utilizzo di SQL per creare un modello di segmentazione
• Costruire un modello di targeting con il machine learning
• Costruire un sistema di raccomandazioni con l'apprendimento automatico

Il futuro di
Scienziati dei dati dei cittadini

Le organizzazioni danno sempre più priorità al passaggio all’analisi predittiva e prescrittiva avanzata. Attualmente, i data scientist tradizionali sono spesso costosi e difficili da trovare. I data scientist dei cittadini possono essere un modo molto efficace per far fronte a questa carenza. La tecnologia è la ragione principale a sostegno dell’ascesa dei cittadini data scientist. La tecnologia ha reso più facile per i non specialisti raggiungere gli stessi obiettivi. Negli ultimi anni, gli strumenti di analisi e BI sono diventati molto più facili da utilizzare e includono analisi aumentate.

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• Fonte: https://www.dataversity.net/so-you-want-to-be-a-citizen-data-scientist/